JP7318744B2 - Optimization engine, optimization method, and program - Google Patents

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    • Y02D30/70Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Description

本開示は、複数のアクセスネットワークから最適なものを選択する最適化エンジン、最適化方法、及びプログラムに関する。 The present disclosure relates to an optimization engine, optimization method, and program for selecting the optimum one from multiple access networks.

ユーザがネットワークサービスを利用するとき、通信キャリアの提供する通信回線を利用することがある。利用できるものとして、光回線や無線通信回線など様々な物理媒体が存在する。例えば、光回線の場合、IEEE 802.3(イーサネット(登録商標))や ITU-T G.983/G.984/G.987/G.989等の通信規格が存在する。また、無線通信回線の場合、3GPP 36Series(LTE)やIEEE802.11(無線LAN)、IEEE 802.16(WiMAX)等の通信規格が存在する。 When users use network services, they often use communication lines provided by communication carriers. There are various physical media that can be used, such as optical lines and wireless communication lines. For example, in the case of optical lines, IEEE 802.3 (Ethernet (registered trademark)) and ITU-T G.3. 983/G. 984/G. 987/G. 989 and other communication standards exist. In the case of wireless communication lines, there are communication standards such as 3GPP 36 Series (LTE), IEEE 802.11 (wireless LAN), and IEEE 802.16 (WiMAX).

ユーザ端末は、複数の通信規格を使い分けて通信を行うことができる。例えば、スマートホンは、LTEと無線LAN、Bluetooth(登録商標)のいずれを利用するかユーザが選択することができる。また、同一の通信規格を利用した異種キャリアの回線を使い分けることも可能である。 A user terminal can communicate by selectively using a plurality of communication standards. For example, a user can select which of LTE, wireless LAN, and Bluetooth (registered trademark) to use with a smart phone. It is also possible to selectively use lines of different carriers using the same communication standard.

各アクセスネットワークは帯域や遅延等の通信品質が異なっているため、これらを用途に応じて適切に使い分けなければならない。図1のように、ユーザは、ユーザ端末の設定変更をすることで手動で利用アクセスネットワークを切り替えることができる。しかし、利用可能なネットワークが多数ある場合、ユーザがアクセスネットワーク毎の特徴を理解し、手動で適切にアクセスネットワークの選択設定を行う必要があるという困難が発生する。 Since each access network has different communication qualities such as bandwidth and delay, these must be used appropriately according to the application. As shown in FIG. 1, the user can manually switch the access network to be used by changing the settings of the user terminal. However, when there are many available networks, a difficulty arises that the user needs to understand the characteristics of each access network and manually select and set the access network appropriately.

仮にユーザ端末が自身にとって所望の通信品質でない、あるいは目的にそぐわないアクセスネットワークに接続した場合、そのアクセスネットワークを利用する他のユーザ端末の通信品質も共に低下することとなる。このように、ネットワーク系全体での通信資源の有効利用が達成できない恐れがある。 If a user terminal connects to an access network that does not have the desired communication quality or is not suitable for its purpose, the communication quality of other user terminals that use the access network will also deteriorate. Thus, there is a risk that effective utilization of communication resources in the entire network system cannot be achieved.

例えば、当該ユーザにとって所望の通信品質でないアクセスネットワークに接続した場合、次のような状況が発生する。
駅等の公衆無線LAN等のように、電波強度が十分でないアクセスネットワークを利用しようとすると、変調の多値度を下げることになるため、時間や周波数等の通信リソースを当該ユーザに多く割く必要がある。つまり通信リソースの割り振りにより他のユーザの通信品質が大きく低下することになる。
For example, when the user is connected to an access network that does not have the desired communication quality, the following situation occurs.
If you try to use an access network with insufficient radio wave strength, such as a public wireless LAN at a station, etc., the degree of modulation will be lowered, so it is necessary to allocate more communication resources such as time and frequency to the user. There is In other words, the communication quality of other users is significantly degraded due to the allocation of communication resources.

また、当該ユーザの目的にそぐわないアクセスネットワークに接続した場合、次のような状況が発生する。
総帯域は小さいが低遅延なネットワーク(a)が存在するとする。映像視聴のような低遅延性を要求しないアプリケーションを利用するユーザがネットワーク(a)の帯域を多く利用した場合、オンラインゲームのような低遅延性を要求するアプリケーションを利用するユーザの通信遅延が増大し、満足度が大きく低下することになる。つまり、目的にそぐわないアクセスネットワークに接続したために他のユーザの満足度が低下することがある。
Also, when connecting to an access network that does not meet the user's purpose, the following situation occurs.
Suppose there exists a network (a) with a small total bandwidth but low delay. If a user who uses an application that does not require low latency, such as video viewing, uses a large amount of the bandwidth of network (a), communication delay increases for users who use applications that require low latency, such as online games. and satisfaction will be greatly reduced. That is, other users may be dissatisfied by being connected to an access network that is not fit for purpose.

上記困難に対して、ユーザ端末がアクセスネットワークを自動選択する機能を備えることが知られている(例えば、特許文献1を参照。)。この機能は、利用可能な無線LAN回線の電波強度などから通信品質を予測し、十分な品質が見込め、且つ利用可能である場合、その無線LAN回線に優先的に接続する機能である。 For the above difficulties, it is known that a user terminal has a function of automatically selecting an access network (see, for example, Patent Document 1). This function predicts the communication quality from the radio wave intensity of an available wireless LAN line, etc., and preferentially connects to the wireless LAN line when sufficient quality can be expected and is available.

この機能は無線アクセスの情報から通信品質を推定している。このことから、上位ネットワークの混雑度や他利用者端末の挙動により、推定値と実際の通信品質に誤差が生じる場合がある。実際の通信品質を取得するには、一度その回線に接続して品質測定を行わなくてはならないという課題がある。 This function estimates communication quality from radio access information. For this reason, an error may occur between the estimated value and the actual communication quality depending on the degree of congestion of the upper network and the behavior of other user terminals. In order to obtain the actual communication quality, there is a problem that it is necessary to connect to the line once and measure the quality.

また、この機能では他の利用者端末の接続先を制御することができないため、系全体でのネットワーク最適化が困難という課題もある。例えば、低遅延な通信が要求されるアプリケーションを利用したいユーザ1がいても、低遅延な通信が可能なネットワーク2を、遅延要求の厳しくないアプリケーションを利用中のユーザ2の端末が既に占有してしまっている場合を考える。この場合、ユーザ1の通信に遅延が発生し、ユーザ1の満足度を達成することが困難である。一方、ユーザ2の通信にとっては品質過剰状態である。このように、特許文献1の機能ではサービスの最適化が困難である。 In addition, since this function cannot control the connection destinations of other user terminals, it is difficult to optimize the network for the entire system. For example, even if there is a user 1 who wants to use an application that requires low-delay communication, the network 2 that allows low-delay communication is already occupied by the terminal of the user 2 who is using an application that does not require a strict delay. Consider the case when you are stuck. In this case, a delay occurs in user 1's communication, making it difficult to achieve user 1's satisfaction. On the other hand, the quality is excessive for user 2's communication. Thus, it is difficult to optimize the service with the function of Patent Document 1.

一方、特許文献1の課題を解決(ネットワーク系全体を最適化)するために、ネットワーク上のサーバや基地局装置がユーザ端末に対して接続先を指示する方式が存在する(例えば、非特許文献1を参照。)。図3は、非特許文献1の方式を説明する図である。この方式を利用すると、ネットワーク全体の混雑度を考慮して複数ユーザの接続先を一括制御できるため、ユーザ全体の最適化を精度よく実現できる。非特許文献1は、3GPP回線と無線LAN回線が混在する環境において、系全体のスループットを向上することが可能である。 On the other hand, in order to solve the problem of Patent Document 1 (optimize the entire network system), there is a method in which a server or base station device on the network instructs a user terminal to connect to (for example, non-patent document 1). FIG. 3 is a diagram for explaining the method of Non-Patent Document 1. As shown in FIG. By using this method, it is possible to collectively control the connection destinations of a plurality of users in consideration of the degree of congestion of the entire network. Non-Patent Document 1 can improve the throughput of the entire system in an environment where 3GPP lines and wireless LAN lines coexist.

特開2012-169971号公報JP 2012-169971 A

D. Kimura, “A Novel RAT Virtualization System with Network-Initiated RAT Selection Between LTE and WLAN”, 978-1-5090-4183-1/17,2017 IEEED. Kimura, “A Novel RAT Virtualization System with Network-Initiated RAT Selection Between LTE and WLAN”, 978-1-5090-4183-1/17, 2017 IEEE 小野央也 成川聖, “マルチアクセス環境に適応した最適アクセス自動選択方式の提案”, 2019電子情報通信学会ソサイエティ大会, B-6-36Ouya Ono, Kiyoshi Narukawa, “Proposal of optimum access automatic selection method adapted to multi-access environment”, 2019 Institute of Electronics, Information and Communication Engineers Society Conference, B-6-36 https://business.ntt-east.co.jp/service/azukeru_ms/、2019年12月31日検索https://business. ntt-east. co. jp/service/azukeru_ms/, retrieved on December 31, 2019 https://www.ntt.com/business/services/application/mail-groupware/office365.html、2019年12月31日検索https://www. ntt. com/business/services/application/mail-groupware/office365. html, retrieved on December 31, 2019

非特許文献1のネットワーク主体の接続先選択アルゴリズムは、LTEと無線LANの切り替えをはじめとした二者択一アルゴリズムとなっている。つまり、非特許文献1は、より多種のアクセスネットワークが利用可能な環境への拡張性が困難という第1の課題がある。 The network-based connection destination selection algorithm of Non-Patent Document 1 is a binary algorithm including switching between LTE and wireless LAN. In other words, Non-Patent Document 1 has the first problem of difficulty in expandability to an environment in which a wider variety of access networks can be used.

非特許文献1の選択アルゴリズムは、最適化の目的関数がスループットのみの変数であり、スループット以外の指標を重視するアプリケーションのユーザ満足度を向上させることが困難という第2の課題もある。近年は遅延及び遅延揺らぎが満足度に大きな影響を与えるアプリケーションも登場しており、スループットのみを考慮した接続先選択手法ではユーザの満足度を十分に向上させることができない。 The selection algorithm of Non-Patent Document 1 has the second problem that the objective function of optimization is only a variable of throughput, and it is difficult to improve the user satisfaction of applications that emphasize indicators other than throughput. In recent years, some applications have appeared in which delay and delay fluctuation have a large impact on user satisfaction. Therefore, connection destination selection methods that consider only throughput cannot sufficiently improve user satisfaction.

また、各通信規格は、無線周波数等によって定まる物理的性質や、コストのようなサービス形態によって定まる固有の特徴量を持っている。非特許文献1の選択アルゴリズムは、それらの特徴量を考慮しておらず、それぞれのアクセスネットワークの特徴を反映せずに接続先を選択している。つまり、非特許文献1は、各々のアクセスネットワークの特徴を考慮した接続先選択ができず、この点においても、ユーザの満足度を十分に向上させることができないという第3の課題がある。 In addition, each communication standard has physical properties determined by radio frequencies and unique feature amounts determined by service forms such as cost. The selection algorithm of Non-Patent Document 1 does not consider these feature amounts, and selects connection destinations without reflecting the features of each access network. In other words, Non-Patent Document 1 cannot select a connection destination considering the characteristics of each access network, and in this respect also has the third problem that user satisfaction cannot be sufficiently improved.

上記の3つの課題を解決する手段として、複数の通信品質パラメータやアクセス手段毎の特徴量を加味して定義された効用関数を基にユーザのアクセス先を最適化する手段が開示されている(非特許文献2を参照)。 As a means of solving the above three problems, a means of optimizing a user's access destination based on a utility function defined by taking into account multiple communication quality parameters and feature values for each means of access has been disclosed ( See Non-Patent Document 2).

一方、従来までのデータ通信はインターネット通信が中心となっていたが、近年クラウドサービスの普及や低遅延アプリケーションへの要求がなされるようになってきている。このような要求に対応するため、通信事業者のネットワーク内にアプリケーションサーバが設置され、通信回線と共にサービスとして提供するケースが生じている(例えば、非特許文献2、3を参照。)。このようなケースの場合、そのアプリケーションを利用するもしくはサービスを享受するためにネットワークを限定すること、あるいは、アプリケーションの体感品質の向上のためには特定のネットワークに接続すること、が求められる。 On the other hand, conventional data communication has centered on Internet communication, but in recent years, demand for cloud services and low-delay applications has increased. In order to meet such demands, there are cases where an application server is installed in the network of a communication carrier and provided as a service together with a communication line (for example, see Non-Patent Documents 2 and 3). In such a case, it is required to limit the network to use the application or enjoy the service, or to connect to a specific network to improve the quality of experience of the application.

しかし、特許文献1や非特許文献1、2は上位ネットワークからインターネットまでの通信経路最適化手法となっており、上記の
(1)特定のネットワーク配下でのみ利用できるアプリケーション
(2)特定のネットワーク配下で体感品質が高まるアプリケーション
については考慮されていない。そのため特許文献1や非特許文献1、2には、上記アプリケーションを利用しようとするユーザが望むアクセス経路に必ず接続されるとは限らないという課題がある。
However, Patent Document 1 and Non-Patent Documents 1 and 2 are methods for optimizing communication paths from the upper network to the Internet, and the above (1) application that can be used only under a specific network (2) under a specific network It does not take into consideration applications that increase the quality of experience in Therefore, Patent Literature 1 and Non-Patent Literatures 1 and 2 have a problem that it is not always possible to connect to an access route desired by a user who intends to use the application.

そこで、本発明は、上記課題を解決するために、通信システムに大きな改変をせずに、アプリケーションに適したネットワークの選択精度を向上させ、体感品質を向上させることができる最適化エンジン、最適化方法、及びプログラムを提供することを目的とする。 Therefore, in order to solve the above problems, the present invention provides an optimization engine that can improve the selection accuracy of a network suitable for an application and improve the quality of experience without making major changes to the communication system. It aims at providing a method and a program.

上記目的を達成するために、本発明に係る最適化エンジンは、改善したい項目の目的関数を備え、アクセスネットワークと端末からパラメータを収集し、特定のアクセスネットワーク内に通信先サーバが設置されていることを考慮した上で、当該目的関数を最大又は最小とする接続先の組合せを見出すこととした。 To achieve the above object, an optimization engine according to the present invention comprises an objective function of items to be improved, collects parameters from access networks and terminals, and has a destination server installed in a specific access network. With this in mind, we decided to find a combination of connection destinations that maximizes or minimizes the objective function.

具体的には、本発明に係る最適化エンジンは、通信システムの最適化エンジンであって、
前記通信システムは、複数の端末のそれぞれが複数のアクセスネットワークのいずれかを介して上位ネットワークに接続する構成であり、
前記最適化エンジンは、
前記アクセスネットワーク毎に通信品質情報とネットワーク特徴量、及び、前記端末毎にいずれの前記アクセスネットワークを利用可能かの利用可否情報を収集する情報集約部と、
前記利用可否情報に基づき、前記端末のそれぞれが接続する前記アクセスネットワークの候補である接続先候補を作成する候補選択部と、
前記通信品質情報に基づき、前記接続先候補についての通信品質を推定して推定通信品質とする品質推定部と、
前記ネットワーク特徴量と前記推定通信品質を予め設定された目的関数に代入して得た計算値に基づき、前記接続先候補の中から最適接続先を決定する判断部と、
を備えており、
アプリケーションと前記アクセスネットワークのうち前記アプリケーションを実現可能な特定アクセスネットワークとの対応関係がある場合、
前記品質推定部は、前記通信品質を推定するときに、前記端末が前記特定アクセスネットワークを介して前記アプリケーションを利用する場合と前記端末が他の前記アクセスネットワークを介して前記アプリケーションを利用する場合とで前記通信品質に差を生じさせる処理を行うことを特徴とする。
Specifically, the optimization engine according to the present invention is an optimization engine for a communication system, comprising:
The communication system has a configuration in which each of a plurality of terminals is connected to an upper network via one of a plurality of access networks,
The optimization engine is
an information aggregating unit that collects communication quality information and network feature values for each of the access networks, and usability information indicating which of the access networks can be used for each of the terminals;
a candidate selection unit that creates connection destination candidates, which are candidates for the access network to which each of the terminals connects, based on the availability information;
a quality estimating unit that estimates the communication quality of the connection destination candidate based on the communication quality information and sets the communication quality as an estimated communication quality;
a determination unit that determines an optimum connection destination from among the connection destination candidates based on a calculated value obtained by substituting the network feature amount and the estimated communication quality into a preset objective function;
and
If there is a correspondence relationship between an application and a specific access network that can implement the application among the access networks,
When estimating the communication quality, the quality estimating unit determines whether the terminal uses the application via the specific access network or when the terminal uses the application via another access network. is characterized by performing a process of causing a difference in the communication quality.

また、本発明に係る最適化方法は、通信システムの最適化方法であって、
前記通信システムは、複数の端末のそれぞれが複数のアクセスネットワークのいずれかを介して上位ネットワークに接続する構成であり、
前記最適化方法は、
前記アクセスネットワーク毎に通信品質情報とネットワーク特徴量、及び、前記端末毎にいずれの前記アクセスネットワークを利用可能かの利用可否情報を収集することと、
前記利用可否情報に基づき、前記端末のそれぞれが接続する前記アクセスネットワークの候補である接続先候補を作成することと、
前記通信品質情報に基づき、前記接続先候補についての通信品質を推定して推定通信品質とすることと、
前記ネットワーク特徴量と前記推定通信品質を予め設定された目的関数に代入して得た計算値に基づき、前記接続先候補の中から最適接続先を決定することと、
を行っており、
アプリケーションと前記アクセスネットワークのうち前記アプリケーションを実現可能な特定アクセスネットワークとの対応関係がある場合、
前記通信品質を推定するときに、前記端末が前記特定アクセスネットワークを介して前記アプリケーションを利用する場合と前記端末が他の前記アクセスネットワークを介して前記アプリケーションを利用する場合とで前記通信品質に差を生じさせる処理を行うことを特徴とする。
Further, an optimization method according to the present invention is an optimization method for a communication system,
The communication system has a configuration in which each of a plurality of terminals is connected to an upper network via one of a plurality of access networks,
The optimization method includes:
Collecting communication quality information and network feature values for each of the access networks, and usability information indicating which of the access networks can be used for each of the terminals;
creating connection destination candidates, which are candidates for the access network to which each of the terminals connects, based on the usability information;
estimating the communication quality of the connection destination candidate based on the communication quality information as an estimated communication quality;
Determining an optimum connection destination from among the connection destination candidates based on a calculated value obtained by substituting the network feature quantity and the estimated communication quality into a preset objective function;
is doing
If there is a correspondence relationship between an application and a specific access network that can implement the application among the access networks,
When estimating the communication quality, there is a difference in the communication quality between when the terminal uses the application via the specific access network and when the terminal uses the application via another access network. It is characterized by performing a process that causes

本最適化エンジン及びその方法は、複数のアクセスネットワークの中から、複数の通信品質パラメータ及び複数のネットワーク特徴量を変数とした目的関数を基にして接続先の組合せを選択する。目的関数を適切に設定することで、帯域利用率や回線利用コスト等をコントロールすることが可能である。ネットワーク機器及び利用者端末から取得可能な値、もしくはそれらを利用して導ける値を利用し、任意の目的関数に従って利用者端末の接続先を導出できる。 This optimization engine and its method select a combination of connection destinations from among a plurality of access networks based on an objective function having a plurality of communication quality parameters and a plurality of network feature quantities as variables. By appropriately setting the objective function, it is possible to control the bandwidth usage rate, line usage cost, and the like. Using values that can be obtained from network devices and user terminals, or values that can be derived using them, it is possible to derive connection destinations of user terminals according to an arbitrary objective function.

また、本最適化エンジン及びその方法は、目的関数に使用する通信品質を推定するときに、ネットワークシミュレータにより、もしくはネットワーク機器の設定に基づいて、通信品質を推定する。そのときに、特定サーバが接続されているアクセスネットワークを介して当該特定サーバにアクセスする場合と他のアクセスネットワークを介して当該サーバにアクセスする場合とで計算値が変更されるようにネットワーク機器に対して疑似的な設定を行う。 Also, when estimating the communication quality used for the objective function, the optimization engine and its method estimate the communication quality by a network simulator or based on the setting of the network equipment. At that time, the network device is configured so that the calculated value changes depending on whether the server is accessed via the access network to which the specific server is connected or when the server is accessed via another access network. Make a pseudo setting for

従って、本発明は、通信システムに大きな改変をせずに、アプリケーションに適したネットワークの選択精度を向上させ、体感品質を向上させることができる最適化エンジン及び最適化方法を提供することができる。 Therefore, the present invention can provide an optimization engine and an optimization method that can improve the accuracy of selecting a network suitable for an application and improve the quality of experience without making major changes to the communication system.

例えば、前記目的関数を最大値又は最小値とする前記接続先候補を前記最適接続先とすることができる。 For example, the connection destination candidate having the maximum or minimum value of the objective function can be set as the optimum connection destination.

本発明に係る最適化エンジンは、前記端末と前記アクセスネットワークとの接続が前記最適接続先となるようにそれぞれの前記端末と前記アクセスネットワークに接続指令を出力する通知部をさらに備えることを特徴とする。 The optimization engine according to the present invention is characterized by further comprising a notification unit that outputs a connection command to each of the terminals and the access network so that the connection between the terminal and the access network becomes the optimum connection destination. do.

また、本発明に係る最適化方法は、前記端末と前記アクセスネットワークとの接続が前記最適接続先となるようにそれぞれの前記端末と前記アクセスネットワークに接続指令を出力すること、をさらに行うことを特徴とする。 Further, the optimization method according to the present invention further comprises outputting a connection command to each of the terminals and the access network so that the connection between the terminal and the access network becomes the optimum connection destination. Characterized by

本発明に係るプログラムは、前記最適化エンジンとしてコンピュータを機能させるためのプログラムである。本発明に係る最適化エンジンはコンピュータとプログラムによっても実現でき、プログラムを記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。 A program according to the present invention is a program for causing a computer to function as the optimization engine. The optimization engine according to the present invention can also be realized by a computer and a program, and the program can be recorded on a recording medium or provided through a network.

本発明は、通信システムに大きな改変をせずに、アプリケーションに適したネットワークの選択精度を向上させ、体感品質を向上させることができる最適化エンジン、最適化方法、及びプログラムを提供することができる。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can provide an optimization engine, an optimization method, and a program capable of improving the selection accuracy of a network suitable for an application and improving the quality of experience without making major modifications to a communication system. .

本発明に関連する通信システムを説明する図である。It is a figure explaining the communication system relevant to this invention. 本発明に関連する通信システムを説明する図である。It is a figure explaining the communication system relevant to this invention. 本発明に関連する通信システムを説明する図である。It is a figure explaining the communication system relevant to this invention. 本発明に係る最適化エンジンを備える通信システムを説明する図である。1 is a diagram illustrating a communication system comprising an optimization engine according to the invention; FIG. 本発明に係る最適化エンジンを備える通信システムを説明する図である。1 is a diagram illustrating a communication system comprising an optimization engine according to the invention; FIG. 本発明に係る最適化エンジンを備える通信システムを説明する図である。1 illustrates a communication system comprising an optimization engine according to the invention; FIG. 本発明に係る最適化エンジンの動作を説明する図である。It is a figure explaining operation|movement of the optimization engine which concerns on this invention. 本発明に係る最適化エンジンを備える通信システムの動作を説明する図である。FIG. 3 is a diagram for explaining the operation of a communication system having an optimization engine according to the present invention; 本発明に係る最適化エンジンを備える通信システムを説明する図である。1 is a diagram illustrating a communication system comprising an optimization engine according to the invention; FIG. 本発明に係る最適化エンジンを備える通信システムを説明する図である。1 is a diagram illustrating a communication system comprising an optimization engine according to the invention; FIG. 本発明に係る最適化エンジンを説明する図である。It is a figure explaining the optimization engine based on this invention.

添付の図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下に説明する実施形態は本発明の実施例であり、本発明は、以下の実施形態に制限されるものではない。なお、本明細書及び図面において符号が同じ構成要素は、相互に同一のものを示すものとする。 Embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. The embodiments described below are examples of the present invention, and the present invention is not limited to the following embodiments. In addition, in this specification and the drawings, constituent elements having the same reference numerals are the same as each other.

(実施形態1)
[通信システム]
図4は、本実施形態の最適化エンジン50を備える通信システム301を説明する図である。通信システム301は、複数の端末11のそれぞれが複数のアクセスネットワーク(NW)12のいずれかを介して上位ネットワーク13に接続する構成である。図4の通信システム301は、端末11とNW12の数がともに4であるが、これらの数は4に限定されない。
(Embodiment 1)
[Communications system]
FIG. 4 is a diagram illustrating a communication system 301 that includes the optimization engine 50 of this embodiment. A communication system 301 is configured such that each of a plurality of terminals 11 is connected to an upper network 13 via one of a plurality of access networks (NW) 12 . The communication system 301 in FIG. 4 has four terminals 11 and four NWs 12, but these numbers are not limited to four.

最適化エンジン50は、複数のNW12の中から、複数の通信品質パラメータ及び複数のネットワーク特徴量を変数としたユーザ満足度関数等の目的関数を計算して端末11とNW12とをそれぞれ接続する接続組合せを動的に選択する。なお、「動的に選択」とは、定期的に目的関数を計算し、その結果に応じて接続組合せを切り替えていく、という意味である。
通信品質パラメータは、NWの総帯域、遅延、遅延揺らぎ、利用可能なTCPセッションの数、利用可能なIPアドレスの数、その他の通信品質に関するパラメータである。
ネットワーク特徴量は、回線利用コスト、ユーザの移動への耐性(モビリティ)、暗号化の有無、その他のネットワークの特徴を示す値である。
通信品質パラメータやネットワーク特徴量は、ネットワーク機器及びユーザの端末から取得可能な値、もしくはそれらを利用して導ける値であれば任意の目的関数に従って端末11が接続すべきNW12が導出される。
The optimization engine 50 calculates an objective function such as a user satisfaction function using a plurality of communication quality parameters and a plurality of network feature values as variables from among the plurality of NWs 12, and connects the terminal 11 and the NW 12 respectively. Select combinations dynamically. "Dynamic selection" means that the objective function is calculated periodically and the connection combination is switched according to the result.
The communication quality parameters are the total NW bandwidth, delay, delay fluctuation, number of available TCP sessions, number of available IP addresses, and other communication quality parameters.
The network feature amount is a value indicating line usage cost, resistance to movement of the user (mobility), presence/absence of encryption, and other features of the network.
If the communication quality parameters and network feature values are values that can be obtained from network devices and user terminals, or values that can be derived using them, the NW 12 to which the terminal 11 should be connected is derived according to an arbitrary objective function.

最適化エンジン50は、次のような効果を得ることができる。
(1)多数のNW12が存在する環境において、端末11が利用すべき適切なNW12を選択することができる。
(2)利用可能なNW12の数が増加した場合も、接続先選択アルゴリズムを容易に拡張できる。
(3)スループット以外の複数のパラメータが満足度に関与するアプリケーションに対しても、当該満足度が高くなるNW12を端末11が選択できるようになる。
(4)各NW12の特徴を勘案して端末11とNW12とを接続できる。
(5)目的関数の設計で、ユーザの満足度を最大化する、ネットワーク毎の負荷率を平均化する等、多様な要望に対応した端末11とNW12の接続を実現できる。つまり、最適化エンジン50に所望の目的関数を設定することで、NW12の帯域利用率や回線利用コスト等を勘案して通信システム301全体をコントロールすることが可能である。
[補足]
「接続先選択アルゴリズム」は、ユーザ端末が選択するNWの接続先を選択する一連の手順(後述する、目的関数設定の手順の後に、探索候補選択、品質推定、及び目的関数評価の手順(探索ループ)を繰り返し行うこと)を意味する。
「接続先選択アルゴリズムを容易に拡張できる」は、上記の一連の手順や目的関数を変更する必要が無く、主に品質推定部の機能拡張だけで、利用可能なNWの種類及び数の変動、ないし端末の数の変動に対応できる、という意味である。「接続先選択アルゴリズムを容易に拡張できる」理由は、後述する、目的関数設定、探索候補選択、品質推定、及び目的関数評価の各機能部の独立性が高く、機能拡張が容易であるためである。つまり、利用可能なNWの数が増加した場合、一部の機能を変更するのみで対応でき、目的関数やフローチャートの大幅な変更を必要としない。
なお、従来の接続先選択アルゴリズムは、非特許文献1のように、3GPP回線と無線LAN回線の2者択一の手法が多く、3つ以上のNWに適用するためには大幅なアルゴリズム更改が必要である。また、そのような手法は、接続先を選択する機能に3GPP回線や無線LAN回線の特徴や関係が直接的に反映されている(3GPP回線と無線LAN回線の2者択一の専用設計である)ことが多く、新規のNWの導入には接続先を選択する機能の再構築が必要である。
The optimization engine 50 can obtain the following effects.
(1) Appropriate NW 12 to be used by terminal 11 can be selected in an environment where many NWs 12 exist.
(2) Even when the number of available NWs 12 increases, the destination selection algorithm can be easily extended.
(3) The terminal 11 can select the NW 12 that provides a higher level of satisfaction even for an application in which a plurality of parameters other than throughput are related to the level of satisfaction.
(4) The terminal 11 and the NW 12 can be connected in consideration of the characteristics of each NW 12 .
(5) By designing the objective function, it is possible to realize connections between the terminals 11 and the NW 12 that meet various demands, such as maximizing user satisfaction and averaging the load factor of each network. In other words, by setting a desired objective function in the optimization engine 50, it is possible to control the overall communication system 301 in consideration of the band utilization rate of the NW 12, line usage cost, and the like.
[supplement]
The "connection destination selection algorithm" is a series of procedures for selecting the NW connection destination selected by the user terminal (described later, after the objective function setting procedure, the search candidate selection, quality estimation, and objective function evaluation procedures (search loop) repeatedly).
"Easy expansion of connection destination selection algorithm" means that there is no need to change the above series of procedures or objective functions, and mainly by expanding the function of the quality estimation unit, the type and number of available NWs can be changed, Or it means that it can cope with fluctuations in the number of terminals. The reason why the connection destination selection algorithm can be easily expanded is that the functions of objective function setting, search candidate selection, quality estimation, and objective function evaluation, which will be described later, are highly independent, and function expansion is easy. be. In other words, when the number of usable NWs increases, it can be dealt with only by changing a part of the functions, and the objective function and the flow chart do not need to be changed significantly.
It should be noted that, as in Non-Patent Document 1, many of the conventional connection destination selection algorithms are alternative methods of 3GPP line and wireless LAN line, and significant algorithm renewal is required to apply to three or more NWs. is necessary. In addition, such a method directly reflects the characteristics and relationship of the 3GPP line and the wireless LAN line in the function of selecting the connection destination. ), the introduction of a new NW requires reconstruction of the connection destination selection function.

図5は、端末11、アクセスネットワーク12、及び最適化エンジン50の機能を説明するブロック図である。
端末11は、利用するアプリケーションと利用可能なNW12を最適化エンジン50へ通知する端末情報通知部11aを持つ。
端末11は、最適化エンジン50からの指示を受けて利用するNW12を切り替えるネットワーク選択部11bを持つ。
FIG. 5 is a block diagram illustrating the functionality of terminal 11, access network 12, and optimization engine 50. As shown in FIG.
The terminal 11 has a terminal information notification unit 11a that notifies the optimization engine 50 of the application to be used and the NW 12 that can be used.
The terminal 11 has a network selector 11b that receives instructions from the optimization engine 50 and switches the NW 12 to be used.

NW12は、最適化エンジン50からの指示を受けて接続する端末11を切り替える端末選択部12aを持つ。なお、NW12の端末選択部12aと端末11のネットワーク選択部11bはいずれか一方のみでもよく、双方を同時に用いてもよい。
NW12は、利用可能帯域などの自身の通信品質情報を最適化エンジン50に通知するネットワーク情報通知部12bを持つ。
The NW 12 has a terminal selector 12a that receives instructions from the optimization engine 50 and switches the terminal 11 to be connected. Either one of the terminal selection unit 12a of the NW 12 and the network selection unit 11b of the terminal 11 may be used, or both may be used simultaneously.
The NW 12 has a network information notification unit 12b that notifies the optimization engine 50 of its own communication quality information such as available bandwidth.

最適化エンジン50は、端末11の情報通知部11a及びNW12のネットワーク情報通知部12bからの情報を集約する情報集約部51を持つ。
最適化エンジン50は、端末11とNW12との接続組合せの集合を定義し、その集合の中から探索時における接続組合せの候補を抽出する探索候補選択部52を持つ。
最適化エンジン50は、現実世界を模擬して品質のシミュレーションもしくは推定を行う品質推定部53を持つ。品質推定部53は、接続組合せの候補を入力としてそれらに接続したときの各端末11の推定品質を出力する。
最適化エンジン50は、各端末11の通信品質などを基に目的関数の値を計算する目的関数評価部54を持つ。
最適化エンジン50は、目的関数評価部54の計算結果を受けて、再度接続組合せの探索を行うか終了するかを判断する評価結果判断部55を持つ。
最適化エンジン50は、最終的に決定した接続組合せを各端末11と各NW12の少なくとも一方へ通知する最適ネットワーク通知部56を持つ。
The optimization engine 50 has an information aggregation unit 51 that aggregates information from the information notification unit 11 a of the terminal 11 and the network information notification unit 12 b of the NW 12 .
The optimization engine 50 has a search candidate selection unit 52 that defines a set of connection combinations between the terminal 11 and the NW 12 and extracts connection combination candidates at the time of searching from the set.
The optimization engine 50 has a quality estimator 53 that simulates or estimates quality by simulating the real world. The quality estimating unit 53 outputs the estimated quality of each terminal 11 when the connection combination candidates are input and connected to them.
The optimization engine 50 has an objective function evaluation unit 54 that calculates the value of the objective function based on the communication quality of each terminal 11 and the like.
The optimization engine 50 has an evaluation result determination unit 55 that receives the calculation result of the objective function evaluation unit 54 and determines whether to search for connection combinations again or end the search.
The optimization engine 50 has an optimum network notification unit 56 that notifies at least one of each terminal 11 and each NW 12 of the finally determined connection combination.

最適化エンジン50は、
情報集約部51が、NW12毎に通信品質情報(後述の“P”)とネットワーク特徴量(後述の“C”)、及び、端末11毎にいずれのNW12を利用可能かの利用可否情報(後述の“A”)を収集し、
探索候補選択部52が、前記利用可否情報に基づき、端末11のそれぞれが接続するNW12の候補である接続先候補(接続組合せ)を作成し、
品質推定部53が、前記通信品質情報に基づき、前記接続先候補についての通信品質を推定し(推定通信品質を出力し)、
目的関数評価部54が、前記ネットワーク特徴量と前記推定通信品質を予め設定された目的関数に代入し、
評価結果判断部55が、前記目的関数を最大値又は最小値とする前記接続先候補を最適接続先に決定する。
The optimization engine 50 is
The information aggregating unit 51 collects communication quality information (“P” to be described later) and network feature amount (“C” to be described later) for each NW 12, and usability information (described later) as to which NW 12 can be used for each terminal 11. "A") of
The search candidate selection unit 52 creates connection destination candidates (connection combinations), which are candidates for the NW 12 to which each of the terminals 11 is connected, based on the availability information,
a quality estimating unit 53 estimating the communication quality of the connection destination candidate based on the communication quality information (outputting the estimated communication quality);
The objective function evaluation unit 54 substitutes the network feature quantity and the estimated communication quality into a preset objective function,
The evaluation result determination unit 55 determines the connection destination candidate having the maximum value or the minimum value of the objective function as the optimum connection destination.

そして、最適ネットワーク通知部56が、端末11とNW12との接続が前記最適接続先となるようにそれぞれの端末11とNW12の少なくとも一方に接続指令を出力する。 Then, the optimum network notification unit 56 outputs a connection command to at least one of the terminals 11 and NW 12 so that the connection between the terminals 11 and NW 12 becomes the optimum connection destination.

[動作]
図6は、最適化エンジン50の動作を説明する図である。各端末11は、通信システム内で最大N種類のNW12を利用可能であるとする。n番目のNW12の持つ総帯域や平均遅延などの通信品質パラメータの値の配列がベクトルPで表現されているとする。またn番目のNW12が持つ、通信品質以外の特徴量の配列がベクトルCで表現されているとする。ベクトルPおよびベクトルCの要素数は考慮する通信品質パラメータや特徴量の個数に等しい。また、ベクトルPの集合を集合P、ベクトルCの集合を集合Cとする。

Figure 0007318744000001
[motion]
FIG. 6 is a diagram for explaining the operation of the optimization engine 50. As shown in FIG. It is assumed that each terminal 11 can use a maximum of N types of NWs 12 within the communication system. Assume that an array of values of communication quality parameters such as the total bandwidth and average delay of the n-th NW 12 is represented by a vector Pn . It is also assumed that the array of feature quantities other than communication quality possessed by the n-th NW 12 is represented by a vector Cn . The number of elements of vector Pn and vector Cn is equal to the number of communication quality parameters and feature quantities to be considered. A set of vectors Pn is set P, and a set of vectors Cn is set C.
Figure 0007318744000001

なお、ベクトルCは、n番目のNW12内で実現されるアプリケーションのリストを含んでいてもよい。Note that vector C n may contain a list of applications implemented in the nth NW 12 .

通信システム内には端末11がM台存在している。m番目の端末11が利用可能なNW12を示す配列をベクトルAとし、ベクトルAの集合を集合Aとする。ベクトルAには利用可能なNW12の番号が記述されており、その要素数は利用可能なNW12の個数に等しい。あるいは、ベクトルAは、そのi番目の成分であるAm,iが次式のような要素数Nの配列で定義されていてもよい。

Figure 0007318744000002
Figure 0007318744000003
There are M terminals 11 in the communication system. Let the array indicating the NWs 12 available to the m-th terminal 11 be a vector Am , and let the set of the vectors Am be a set A. The vector Am describes the number of available NWs 12, and its number of elements is equal to the number of available NWs 12. Alternatively, the vector A m may be defined as an array with the number of elements N such that the i-th component A m,i is as follows.
Figure 0007318744000002
Figure 0007318744000003

なお、ベクトルAmは、m番目の端末11が利用するアプリケーションの情報(アプリケーション情報)を含んでいてもよい。 The vector Am may include application information (application information) used by the m-th terminal 11 .

図7は、最適化エンジン50の動作を説明する図である。
M個の端末11が接続するNW12の組み合わせをベクトルxとし、そのm番目の要素xは、m番目の端末11が接続するNW12の番号(1≦x≦N)を示す。
最適化エンジン50の探索候補選択部52は、端末11それぞれが利用可能なNW12を表すベクトルAの集合である利用可能アクセスネットワークAを入力として各端末の接続先候補の集合Xを生成する。
FIG. 7 is a diagram for explaining the operation of the optimization engine 50. As shown in FIG.
A combination of NWs 12 to which M terminals 11 are connected is defined as a vector x, and the mth element xm indicates the number of the NW 12 to which the mth terminal 11 is connected ( 1≤xm≤N ).
The search candidate selection unit 52 of the optimization engine 50 receives as input the available access network A, which is a set of vectors Am representing NWs 12 that can be used by each terminal 11, and generates a set X of connection destination candidates for each terminal.

なお、ベクトルxは、m番目の端末が接続している接続先NW番号xを全端末分配列したベクトルである。ベクトルxを「接続組合せ」と記載することがある。一方、ベクトルAは、m番目の端末が利用可能である(接続候補となる)NW番号を配列したベクトルである。The vector x is a vector in which the connection destination NW numbers xm to which the m-th terminal is connected are arranged for all terminals. A vector x may be described as a "connection combination". On the other hand, vector A m is a vector in which NW numbers that can be used by the m-th terminal (connection candidates) are arranged.

そして、探索候補選択部52は、全端末のベクトルAの集合Aを用いて全端末の接続先候補が含まれる集合Xを生成する。さらに、探索候補選択部52は、1回目(i=1)の探索ループとして、集合Xの中から端末毎に1つの接続候補を選び、これらを配列してベクトルの接続先候補xとして品質推定部53に入力する。探索候補選択部52は、探索ループの回数毎に少なくとも1つの端末の接続候補を変更して新たなベクトルの接続先候補xとする。つまり、探索ループ毎に接続組合せxが変わることになる。Then, the search candidate selection unit 52 generates a set X including connection destination candidates of all terminals using the set A of vectors Am of all terminals. Furthermore, the search candidate selection unit 52 selects one connection candidate for each terminal from the set X as the first (i=1) search loop, arranges them, and sets the quality as the connection destination candidate x 1 of the vector. Input to the estimation unit 53 . The search candidate selection unit 52 changes at least one connection candidate of the terminal each time the search loop is performed, and sets it as a connection destination candidate xi of a new vector. That is, the connection combination x changes for each search loop.

品質推定部53は、探索候補選択部52からの接続先候補xを受信し、端末全体の通信品質yを計算する。通信品質yはベクトルであり、且つ接続先候補xの関数である(y(x))。通信品質yのm番目の成分yi,mは、探索ループiの時の接続組合せにおける、m番目の端末で得られる通信品質である。The quality estimation unit 53 receives the connection destination candidates x i from the search candidate selection unit 52 and calculates the communication quality y i of the entire terminal. The communication quality y i is a vector and a function of the connection destination candidate x i (y i (x i )). The m-th component yi ,m of the communication quality yi is the communication quality obtained at the m-th terminal in the connection combination in search loop i.

目的関数評価部54に設定される目的関数をf(y(x),C)とする。i番目の探索ループまでで得られた目的関数の最大値もしくは最小値をfとする。また、fが得られるときの接続先候補をxとする。目的関数評価部54は、情報集約部51から得た特徴量の集合C、通信品質y(x)、及び目的関数を用いて次式を計算し、接続先候補xを出力する。

Figure 0007318744000004
Assume that the objective function set in the objective function evaluation unit 54 is f(y i (x i ), C). Let f * be the maximum or minimum value of the objective function obtained up to the i-th search loop. Let x * be a connection destination candidate when f * is obtained. The objective function evaluation unit 54 calculates the following equation using the feature amount set C obtained from the information aggregating unit 51, the communication quality y i (x i ), and the objective function, and outputs the connection destination candidate x * .
Figure 0007318744000004

図8は、通信システム301の動作を説明するフローチャートである。
各NW12のネットワーク情報通知部12bは最適化エンジン50の情報集約部51へ通信品質情報(ベクトルP)と通信品質以外の特徴量(ベクトルC)を通知する。なお、NW12内で実現されるアプリケーションがあれば、そのアプリケーションのリストも通知してもよい。情報集約部51は、通知された通信品質情報と特徴量から集合Pと集合Cを作成する。
各端末11の情報通知部11aは、任意の時刻に利用可能となっているアクセスネットワークと、利用中もしくは利用予定のアプリケーション(ベクトルA)を最適化エンジン50の情報集約部51へ通知する(ステップS02)。情報集約部51は、通知されたアプリケーションから利用可能アプリケーション(集合A)を作成する。
FIG. 8 is a flow chart for explaining the operation of the communication system 301. As shown in FIG.
The network information notification unit 12b of each NW 12 notifies the information aggregation unit 51 of the optimization engine 50 of the communication quality information (vector P n ) and the feature amount (vector C n ) other than the communication quality. Note that if there are applications implemented within the NW 12, a list of those applications may also be notified. The information aggregation unit 51 creates a set P and a set C from the notified communication quality information and feature amount.
The information notification unit 11a of each terminal 11 notifies the information aggregation unit 51 of the optimization engine 50 of the access network that can be used at any time and the application that is being used or is scheduled to be used (vector A m ) ( step S02). The information aggregator 51 creates available applications (set A) from the notified applications.

ステップS01とステップS02の情報通知はいかなる順序で行ってもよく、同時に行ってもよい。端末の順序やネットワークの順序にも制約はない。また、端末やネットワークの状態が既知であり、動的な変化が起こらない場合は、これらを行わず事前設定としてもよい。 The information notifications in steps S01 and S02 may be performed in any order, or may be performed simultaneously. There are no restrictions on the order of terminals or the order of networks. Also, if the state of the terminal and network is known and dynamic changes do not occur, the settings may be set in advance without performing these steps.

最適化エンジン50の探索候補選択部52は、集合Aを用いて端末接続先組み合わせの集合Xを生成する(ステップS03)。
探索候補選択部52は、解の探索ループの回数i、目的関数の値の最大値又は最小値f及びその時の接続先xを初期化(初期値は0もしくは零ベクトル)する。
ステップS03とステップS04はいかなる順序で行ってもよく、同時に行ってもよい。
The search candidate selection unit 52 of the optimization engine 50 uses the set A to generate a set X of terminal connection destination combinations (step S03).
The search candidate selection unit 52 initializes the number i of search loops for a solution, the maximum or minimum value f * of the value of the objective function, and the connection destination x * at that time (the initial value is 0 or a zero vector).
Steps S03 and S04 may be performed in any order and may be performed simultaneously.

最適化エンジン50の探索候補選択部52は、接続先候補の集合Xの中から要素xを抽出する。品質推定部53は、集合Pを用いて要素xを入力としたときに実現される通信品質yを推定する(ステップSS05~S08)。要素xの抽出方法は、Xからランダムに抽出する方法、又はすべての要素について特定の順番で抽出する方法がある。さらに、無作為に要素xを作成し、x∈Xであると確認できた要素だけ品質推定を行うという方法(ステップS06)でもよい。The search candidate selection unit 52 of the optimization engine 50 extracts the element xi from the set X of connection destination candidates. The quality estimator 53 uses the set P to estimate the communication quality y i realized when the element x i is input (steps SS05 to S08). A method of extracting the elements xi includes a method of randomly extracting from X or a method of extracting all the elements in a specific order. Furthermore, a method of randomly creating elements x i and performing quality estimation only for elements that have been confirmed as x i εX may be used (step S06).

通信品質yの推定方法(ステップS07)は、いかなる方法を用いてもよい。例えば、当該方法は、現実のネットワークとユーザの分布を模擬した系でシミュレーションした結果を出力する方法がある。“ns-3”、“QualNet”、“OpNet Modeler”、その他のネットワークシミュレータを利用することでスループット以外に通信遅延なども推定することができる。また、スループットのみを推定したい場合、各ネットワークの総帯域をそのネットワークへの接続先人数で除算するなど、簡易的に推定する方法もある。
なお、推定方法の一例として実施形態2において、NWシミュレータもしくはNWトポロジやNW機器の設定を基に通信品質yを推定する手段を説明する。
Any method may be used for estimating the communication quality yi (step S07). For example, the method includes a method of outputting the results of simulation using a system that simulates the actual network and user distribution. By using network simulators such as “ns-3”, “QualNet”, “OpNet Modeler”, etc., it is possible to estimate communication delay and the like in addition to throughput. Also, if only the throughput is to be estimated, there is also a simple estimation method such as dividing the total bandwidth of each network by the number of people connected to that network.
As an example of the estimation method, in the second embodiment, means for estimating the communication quality yi based on the NW simulator, the NW topology, or the setting of the NW equipment will be described.

目的関数評価部54は、予め与えられた目的関数f(y,C)を用い、接続先候補の要素xに対して得られた通信品質yと、通信品質以外の特徴量Cから、目的関数の値を計算する(ステップS10)。例えば、目的関数f(y,C)にユーザ満足度を表すQoE(Quality of experience)が含まれている場合、ステップS02で得た各端末の利用アプリケーションから定まるQoEモデル(ステップS09)を用い、通信品質yと、特徴量CからQoEの値を導出する。具体的には、アプリケーションとしてwebブラウジングを行っていると仮定した場合、webブラウジングに対するQoEモデル、webページの要求帯域、及び平均スループットを利用することで通信品質yからQoEを推定することができる。The objective function evaluation unit 54 uses a previously given objective function f(y i , C), and from the communication quality y i obtained for the connection destination candidate element x i and the feature amount C other than the communication quality, , the value of the objective function is calculated (step S10). For example, when the objective function f(y i , C) includes QoE (Quality of Experience) representing user satisfaction, the QoE model (step S09) determined from the application used by each terminal obtained in step S02 is used. , the communication quality y i and the feature amount C, the QoE value is derived. Specifically, assuming that web browsing is performed as an application, the QoE can be estimated from the communication quality yi by using the QoE model for web browsing, the required bandwidth of the web page, and the average throughput. .

評価結果判断部55は、探索ループの回数iで目的関数f(y,C)がこれまでの探索(探索ループの回数i-1までの計算)で得られた最大の値fよりも大きい場合(ステップS10で“Yes”)、fを探索ループの回数iでの目的関数f(y,C)の値に更新する。また、そのfが得られた時の要素xをxとして更新する(ステップS11)。
目的関数が最小化すべき関数であれば、f(y,C)がこれまでの探索で得られた最小の値fよりも小さい場合(ステップS10で“Yes”)、fを更新する。また、そのfが得られた時の要素xをxとして更新する(ステップS11)。
The evaluation result determination unit 55 determines that the objective function f(y i , C) is larger than the maximum value f * obtained in the search so far (calculation up to the number of search loops i−1) at the number i of search loops. If it is larger ("Yes" in step S10), f * is updated to the value of the objective function f(y i , C) at the search loop count i. Also, the element x i when the f * is obtained is updated as x * (step S11).
If the objective function is a function to be minimized, f * is updated if f(y i , C) is smaller than the minimum value f * obtained in previous searches (“Yes” in step S10). . Also, the element x i when the f * is obtained is updated as x * (step S11).

解の探索ループは、Xの要素数のn回、または事前に定めた探索終了条件に合致すれば終了する(ステップS12にて“Yes”)。一方、探索終了条件に合致しなければステップS05から探索ループを繰り返す(ステップS12にて“No”)。
具体的には、探索終了条件は次が挙げられる。
(1)探索回数(iの上限)
(2)探索時間
(3)特定の指標や目的関数の値が一定値を超えるもしくは下回ること
(4)探索途中で得られたxが今後も更新されないことが明白な値となること
The search loop for the solution ends n times, which is the number of elements of X, or when a predetermined search end condition is met ("Yes" in step S12). On the other hand, if the search end condition is not met, the search loop is repeated from step S05 ("No" in step S12).
Specifically, search end conditions include the following.
(1) Number of searches (upper limit of i)
(2) Search time (3) The value of a specific index or objective function exceeds or falls below a certain value (4) It is clear that x * obtained during the search will not be updated in the future.

探索を終えたとき、最適化エンジン50の最適アクセスネットワーク通知部56は、xに基づいて、各端末11のネットワーク選択部11bと各NW12の端末選択部12aの少なくとも一方に、接続先の通知を行う(ステップS13、S14)。通知を受けた端末11及びNW12は、当該通知に従って接続先を切り替える。それぞれの端末11及びNW12が接続先を切り替え後、xの状態となる。When the search is finished, the optimum access network notification unit 56 of the optimization engine 50 notifies at least one of the network selection unit 11b of each terminal 11 and the terminal selection unit 12a of each NW 12 of the connection destination based on x * . (steps S13, S14). The terminal 11 and NW 12 that have received the notification switch connection destinations according to the notification. After the respective terminals 11 and NW 12 switch their connection destinations, they enter the state of x * .

(実施形態2)
本実施形態では、図8のステップS07で説明した、NWシミュレータもしくはNWトポロジやNW機器の設定を基に通信品質yを推定する手法を説明する。
図9及び図10は、本実施形態の最適化エンジン50を備える通信システム302を説明する図である。通信システム302は、特定のネットワーク(NW12-4)にアプリケーションサーバ(アプリケーションD)がある。通信システム302は、NW12にもアプリケーションサーバが存在している点が図4の通信システム301と異なる。本実施形態では、通信システム302が通信システム301と相違する点について説明する。
(Embodiment 2)
In the present embodiment, a method of estimating the communication quality yi based on the NW simulator or the NW topology and the setting of the NW equipment, which was explained in step S07 of FIG. 8, will be explained.
9 and 10 are diagrams illustrating a communication system 302 that includes the optimization engine 50 of this embodiment. A communication system 302 has an application server (application D) on a specific network (NW12-4). The communication system 302 differs from the communication system 301 in FIG. 4 in that an application server also exists in the NW12. In this embodiment, differences between the communication system 302 and the communication system 301 will be described.

通信システム302の最適化エンジン50は、特定のNW内に通信先のアプリケーションサーバが設置されていることを考慮し、ユーザが利用すべきアクセス手段を選択する。つまり、通信システム302の場合、図9のようにアプリケーションDを利用する端末11-3がNW12-4に接続することで、ユーザの体感品質の低下抑制および体感品質向上が実現できる。 The optimization engine 50 of the communication system 302 selects the access means to be used by the user, taking into consideration that the communication destination application server is installed in a specific NW. In other words, in the case of the communication system 302, by connecting the terminal 11-3 using the application D to the NW 12-4 as shown in FIG. 9, it is possible to suppress the deterioration of the user's QoE and improve the QoE.

しかし、図10のように現状でアプリケーションDのサーバがNW12-4に接続されていない。現在はアプリケーションDがインターネット上に存在しているが、ユーザの体感品質の低下抑制および体感品質向上のため将来的にアプリケーションDをNW12-4に接続することがある。このような場合、通常であればシミュレータ等を用いてNW12-4に接続するアプリケーションDのサーバ25を模擬して通信品質yを推定する必要がある。しかし、このような手法は、最適化エンジン50の品質推定部53以外の多岐にわたる改変が求められる。However, as shown in FIG. 10, the server of application D is currently not connected to NW12-4. Application D currently exists on the Internet, but application D may be connected to NW 12-4 in the future in order to suppress deterioration in the user's quality of experience and improve the quality of experience. In such a case, normally, it is necessary to use a simulator or the like to simulate the server 25 of the application D connected to the NW 12-4 to estimate the communication quality yi . However, such a technique requires various alterations other than the quality estimator 53 of the optimization engine 50 .

そこで、本実施形態では、最適化エンジン50の品質推定部53以外の改変を必要とせず、精度の高い品質予測をしつつ、シミュレーションの設定簡略化を図る手法を説明する。
アプリケーションDと特定アクセスネットワーク(NW12-4)との間に特定の対応関係がある場合、
品質推定部53は、通信品質yを推定するときに、端末11が前記特定アクセスネットワークを介してアプリケーションDを利用する場合と端末11が他の前記アクセスネットワークを介してアプリケーションDを利用する場合とで通信品質yに差を生じさせる処理を行う。
Therefore, in the present embodiment, a method for simplifying simulation settings while performing highly accurate quality prediction without requiring modifications other than the quality estimation unit 53 of the optimization engine 50 will be described.
If there is a specific correspondence between application D and the specific access network (NW12-4),
When estimating the communication quality yi , the quality estimation unit 53 determines whether the terminal 11 uses the application D via the specific access network and when the terminal 11 uses the application D via the other access network. and perform processing to cause a difference in communication quality yi .

つまり、品質推定部53は、図8のステップS07を行うとき、NWシミュレータもしくはNWトポロジやNW機器の設定を変更して通信品質yを推定する。具体的な設定変更は後述する。設定を変更することで、図10のようにアプリケーションDのサーバがあたかもNW12-4に接続されているような状況を作り出し、この状況の下で通信品質yを推定する。このように推定した通信品質yを目的関数に使用すること(ステップS10)でアプリケーションDを利用しようとする端末11-3をNW12-4に接続させる確率を高めることができる。That is, when performing step S07 in FIG. 8, the quality estimation unit 53 estimates the communication quality y i by changing the setting of the NW simulator or the NW topology or the NW equipment. Specific setting changes will be described later. By changing the setting, a situation is created as if the server of application D is connected to NW 12-4 as shown in FIG. 10, and the communication quality y i is estimated under this situation. By using the communication quality y i estimated in this way as the objective function (step S10), the probability of connecting the terminal 11-3 that intends to use the application D to the NW 12-4 can be increased.

なお、アプリケーションDの存在は、作業者が予め最適化エンジン50に設定してもよいし、情報集約部51がNW情報(特徴量C)として受信してもよい。 Note that the existence of the application D may be set in the optimization engine 50 in advance by the operator, or may be received by the information aggregating unit 51 as NW information (feature amount C).

本実施形態のメリットは次の通りである。
アプリケーション・サービスに適したNWの選択精度を向上させ、体感品質の低下抑制および体感品質向上が実現できる。また、実施形態1の通信品質推定方法を、改変なくそのまま(目的関数に効用関数を付加するだけで)活用できる。
The advantages of this embodiment are as follows.
It is possible to improve the accuracy of selecting a NW suitable for an application service, suppress the deterioration of the quality of experience, and improve the quality of experience. In addition, the communication quality estimation method of Embodiment 1 can be utilized as it is (just by adding a utility function to the objective function) without modification.

[目的関数の具体例]
目的関数の設定者は、ビジネスモデル、ユーザ満足度、公平性、又はコスト等を考慮して目的関数を定める。目的関数f(y,C)の設定により、ユーザの接続先振り分けを多様な方針で行うことができる。
以下に、目的関数の例を挙げる。
(1)満足度推定値の合計値(最大化)

Figure 0007318744000005
ただし、hはユーザmの満足度推定値である。
(2)満足度推定値が設定値以上になるユーザの人数(最大化)
Figure 0007318744000006
ただし、hは定数である。
(3)満足度推定値の中央値(最大化)
Figure 0007318744000007
(4)満足度推定値の分散(最小化)
Figure 0007318744000008
(5)満足度推定値が最低のユーザの満足度(最大化)
Figure 0007318744000009
(6)ネットワークの負荷率の偏り(最小化)
Figure 0007318744000010
ただし、lとlは、それぞれアクセスネットワークAとBの帯域利用率である。
なお、アクセスネットワークが3つ以上存在する場合はそれぞれのアクセスネットワークの帯域利用率lの分散を用いればよい(本式でnはアクセスネットワークの識別番号)。
Figure 0007318744000011
(7)所望のネットワーク負荷率配分からの差異(最小化)
Figure 0007318744000012
ただし、γは、l:lをa:bとしたい場合、b/aである。“a”及び“b”は、正の数である。例えば、ネットワークAとネットワークBの帯域利用率を、l:l=3:4の比になるよう接続先を振り分ける場合、a=3、b=4とする。
なお、アクセスネットワークが複数(N個)存在する場合、数P7を一般化すると次のような目的関数となる。
Figure 0007318744000013
ただし、lとlは、それぞれ基準となるアクセスネットワークとn番目のアクセスネットワーク(nはN以下の整数であって、基準のアクセスネットワークを除く)の帯域利用率である。γは、基準となるネットワークとn番目のネットワークの帯域利用率の比の値である。つまり、γは、基準となるネットワークの帯域利用率lとn番目のネットワークの帯域利用率lをl:l=1:γとする場合の値である。
(8)仮想移動体通信事業者(MVNO:Mobile Virtual Network Operator)から見た回線利用コストの合計値(最小化)
Figure 0007318744000014
ただし、pはアクセスネットワークnの帯域あたりの回線利用料、Bはアクセスネットワークnの単位時間当たりの利用データ量である。[Specific example of objective function]
The objective function setter determines the objective function in consideration of the business model, user satisfaction, fairness, cost, or the like. By setting the objective function f(y, C), it is possible to sort the connection destinations of users according to various policies.
Examples of objective functions are given below.
(1) Sum of estimated satisfaction values (maximization)
Figure 0007318744000005
where h m is the satisfaction estimate for user m.
(2) Number of users whose estimated satisfaction value is greater than or equal to the set value (maximization)
Figure 0007318744000006
However, ho is a constant.
(3) median satisfaction estimate (maximization)
Figure 0007318744000007
(4) Variance (minimization) of satisfaction estimate
Figure 0007318744000008
(5) User Satisfaction with Lowest Satisfaction Estimate (Maximize)
Figure 0007318744000009
(6) Imbalance in network load factor (minimization)
Figure 0007318744000010
where l a and l b are the bandwidth utilization rates of access networks A and B, respectively.
If there are three or more access networks, the variance of the band utilization rate ln of each access network may be used (where n is the identification number of the access network).
Figure 0007318744000011
(7) Deviation from desired network load factor distribution (minimization)
Figure 0007318744000012
However, γ is b/a when l a : l b is desired to be a:b. "a" and "b" are positive numbers. For example, when distributing the connection destinations so that the ratio of bandwidth usage between network A and network B is l a : l b =3:4, a=3 and b=4.
When there are a plurality (N) of access networks, generalizing the number P7 results in the following objective function.
Figure 0007318744000013
where l 0 and l n are the bandwidth utilization rates of the reference access network and the n-th access network (n is an integer less than or equal to N, excluding the reference access network), respectively. γn is the value of the ratio of the bandwidth utilization rates of the reference network and the n-th network. That is, γ n is a value when the band utilization rate l 0 of the reference network and the band utilization rate l n of the n-th network are l 0 : l n =1: γ n .
(8) Total value (minimization) of line usage cost seen from a virtual mobile network operator (MVNO: Mobile Virtual Network Operator)
Figure 0007318744000014
However, pn is the line usage fee per bandwidth of the access network n, and Bn is the amount of data used per unit time of the access network n.

数P1、数P2、数P3及び数P5の目的関数を設定する場合は、図8のステップS10において、それらを最大化するように最適化を行う。一方、数P4、数P6、数P7及び数P8の目的関数を設定する場合は、図8のステップS10において、それらを最小化するように最適化を行う。 When setting objective functions of numbers P1, P2, P3, and P5, optimization is performed to maximize them in step S10 of FIG. On the other hand, when setting objective functions of numbers P4, P6, P7, and P8, optimization is performed to minimize them in step S10 of FIG.

また、数P1及び数P2で用いられているユーザ満足度は、アプリケーション毎の通信品質によって定まるQoE(Quality of experience)と、アクセスネットワーク毎に持つ通信品質以外の特徴量の配列Cnの影響α(C)の双方を考慮した指標とする。具体的には、

Figure 0007318744000015
と定義する。In addition, the user satisfaction used in the numbers P1 and P2 is the QoE (Quality of experience) determined by the communication quality of each application, and the influence α( It is an index that considers both of C). in particular,
Figure 0007318744000015
defined as

また、複数の目的関数f(y、C)、f(y、C)、・・・をバランスよく向上させたい場合、それらを合成した目的関数f(y、C)を設定する。目的関数f(y、C)の重視する度合いが異なる場合は、f(y、C)毎に重み付けを行うこともできる(jは自然数)。以下に、目的関数の合成の方法の例を説明する。ここで、ベクトルwは重み付けの割合の配列である。

Figure 0007318744000016
When it is desired to improve a plurality of objective functions f 1 (y, C), f 2 (y, C), . If the degree of emphasis on the objective function f j (y, C) differs, each f j (y, C) can be weighted (j is a natural number). An example of a method of synthesizing objective functions will be described below. where the vector w is an array of weighting percentages.
Figure 0007318744000016

(A)和で表現する方法

Figure 0007318744000017
(A) Expressing as a sum
Figure 0007318744000017

(B)積で表現する方法

Figure 0007318744000018
(B) Expressing by product
Figure 0007318744000018

(C)別の関数に置き換えて和又は積で表現する方法
数P1~数P8で示した基本的な目的関数を合成するとき、上記(A)及び(B)の方法ではそれぞれの目的関数をバランスよく考慮することができなくなる場合がある。例えば、最大化するべき目的関数と最小化するべき目的関数を同時に考慮したければ、どちらかの関数の逆数を取る等の変換を施してから合成する必要がある。また、それぞれの目的関数が取りえる値の範囲に差がある場合、値の範囲の大きい目的関数の寄与が大きくなるなどの影響が出る可能性がある。そのため、複数の目的関数を均等に考慮したい場合は取りえる範囲を調整する規格化が必要となる場合がある。これらの変換に用いる関数をgとし、gとfの合成関数を用いて目的関数fを表現することもできる。
(C) Method of Replacing with Another Function and Representing it as a Sum or Product You may not be able to think in a balanced way. For example, if an objective function to be maximized and an objective function to be minimized are to be considered at the same time, it is necessary to perform transformation such as taking the reciprocal of one of the functions before combining them. In addition, if there is a difference in the range of values that can be taken by each objective function, there is a possibility that the contribution of the objective function with a large range of values will increase. Therefore, if it is desired to equally consider a plurality of objective functions, it may be necessary to perform normalization to adjust the possible range. It is also possible to express the objective function f by using g as a function used for these transformations and using a composite function of g and fj .

例ば、目的関数fを次のように設定できる。

Figure 0007318744000019
For example, the objective function f can be set as follows.
Figure 0007318744000019

ここで、最小化すべき関数から最大化すべき関数へ変換を行いたい場合、

Figure 0007318744000020
とすればよい。最大化すべき関数から最小化すべき関数へ変換を行いたい場合にも同様の関数で変換を行えば良い。Here, if you want to convert from a function that should be minimized to a function that should be maximized,
Figure 0007318744000020
And it is sufficient. A similar function may be used to convert from a function to be maximized to a function to be minimized.

また、取りえる値の範囲を変換する関数gの例として数10のシグモイド関数を設定することもできる。この場合、任意のf(y、C)の値に対してg(f(y、C))∈[0,1]となる。

Figure 0007318744000021
ただし、a及びfは定数である。Also, the sigmoid function of Equation 10 can be set as an example of the function g that converts the range of possible values. Then g(f j (y, C))ε[0, 1] for any value of f j (y, C).
Figure 0007318744000021
where a and f0 are constants.

また、関数gの他の例として数11を設定することもできる。この場合、f(y、C)≧0の条件でg(f(y、C))∈[0,1]となる。

Figure 0007318744000022
ただし、a及びfは定数である。Also, Equation 11 can be set as another example of the function g. In this case, g(f j (y, C))ε[0, 1] under the condition that f j (y, C)≧0.
Figure 0007318744000022
where a and f0 are constants.

複数回の変換が必要な場合は複数の関数g及び関数gを同時に用いてもよい。その時に最終的に用いる関数gは、

Figure 0007318744000023
とすればよい。また、3つ以上の関数の合成関数としてもよい。Multiple functions g k and g l may be used simultaneously if multiple transformations are required. The function g finally used at that time is
Figure 0007318744000023
And it is sufficient. Alternatively, a composite function of three or more functions may be used.

[設定変更の具体例]
外部NWからのアプリケーション利用を制限する状況を疑似的に再現する手法についての具体例を説明する。
1.アプリケーションが特定のNWで利用可能な場合
(1)簡易設定により疑似的に再現する方法
(i)ファイアウォール機能の利用
シミュレータ上でアプリケーションDのサーバがインターネット上にあると想定しても良い。当該サーバに付与するファイアウォール機能により、NW12-4配下のIPアドレス(端末11)からのパケットのみを当該サーバが受信するようにする。もしくは端末11から当該サーバまでの通信経路に存在するNW機器に同様のファイアウォール機能を搭載する。
つまり、NW12-4配下の端末のみ当該サーバと通信でき、他のNW12(外部NW)配下の端末は当該サーバと通信できないため、推定する通信品質yに差が生じる。
(ii)ルーティング設定
端末11からアプリケーションDまでの通信経路上に存在するルータに静的ルーティングの設定を行い、特定のポートやIPアドレスから受信したアプリケーションDのサーバ宛のパケット(外部NWに接続する端末からのパケット)については転送を行わない、もしくは別経路に転送を行う。設定をかけるルータの設置場所の例としては、上位ネットワーク13とインターネット20の境界や、アプリケーションDの手前が考えられる。もしくは当該サーバにおいて、特定のIPアドレス宛てのデフォルトゲートウェイの設定を本来の経路とは異なる設定にする。
つまり、外部NWに接続する端末からのパケットのルーティングでパケットの転送ができない、あるいはスループットを低下させるので、推定する通信品質yに差が生じる。
(iii)通信遮断、別経路での通信
上位ネットワーク13からアプリケーションDのサーバまでの経路の中に、帯域が限りなく小さいもしくは遅延が十分大きいリンクを生成し、外部NWからのIPアドレスの通信はそのリンクを経由させるようなトポロジを形成する。あるいは、外部NW宛のパケットに関してQoS値を低く設定し、スイッチやルータにおける転送が十分な品質で行われないようにする。
つまり、外部NWに接続する端末からのパケット転送のスループットや品質を低下させるので、推定する通信品質yに差が生じる。
[Specific example of setting change]
A specific example of a technique for artificially reproducing a situation in which use of an application from an external NW is restricted will be described.
1. When an application can be used in a specific NW (1) Method of simulated reproduction by simple setting (i) Use of firewall function It may be assumed that the server of application D is on the Internet on the simulator. The server receives only packets from the IP address (terminal 11) under NW 12-4 by the firewall function provided to the server. Alternatively, a similar firewall function is installed in NW equipment present on the communication path from the terminal 11 to the server.
That is, only terminals under NW 12-4 can communicate with the server, and terminals under other NW 12 (external NW) cannot communicate with the server, resulting in a difference in estimated communication quality yi .
(ii) Routing setting Static routing is set to the router existing on the communication path from the terminal 11 to the application D, and packets addressed to the server of the application D received from a specific port or IP address (connection to the external NW) packet from the terminal) is not forwarded or is forwarded to another route. As an example of the installation location of the router to be set, the boundary between the upper network 13 and the Internet 20 and the front of the application D can be considered. Alternatively, in the server, the setting of the default gateway addressed to a specific IP address is set differently from the original route.
In other words, the routing of packets from a terminal connected to an external NW makes it impossible to transfer packets or reduces the throughput, resulting in a difference in the estimated communication quality yi .
(iii) Communication interruption, communication on a different route A link with an infinitely small bandwidth or a sufficiently large delay is generated in the route from the upper network 13 to the server of the application D, and IP address communication from the external NW is prohibited. Form a topology that passes through that link. Alternatively, the QoS value is set low for packets destined for the external NW so that transfer in switches and routers is not performed with sufficient quality.
In other words, the throughput and quality of packet transfer from a terminal connected to the external NW are reduced, so that the estimated communication quality yi varies.

2.特定のNWで効用が高まるアプリケーションの場合
(1)簡易設定により疑似的に再現する方法
(i)外部NWからのアクセスを遮断
上述のファイアウォール機能の利用と同じ手法を行う。
(ii)ルーティング設定
上述のルーティング設定と同じ手法を行う。
(iii)外部NWからのアクセスの品質を低下
シミュレータ上でアプリケーションDのサーバがインターネット上にあると想定しても良い。外部NWから当該サーバへのアクセスを遅延が大きくなる通信経路あるいは帯域の小さい通信経路を通すNWトポロジを設定する、もしくはリンクの設定を変更する。
つまり、遅延挿入や帯域調整で外部NWに接続する端末からのパケット転送のスループットを低下させるので、推定する通信品質yに差が生じる。
2. In the case of an application whose utility increases in a specific NW: (1) Method of pseudo-reproduction by simple setting (i) Blocking of access from external NW The same method as the use of the firewall function described above is performed.
(ii) Routing setting The same method as the routing setting described above is performed.
(iii) Decreasing the quality of access from external NW It may be assumed that the server of application D is on the Internet on the simulator. A NW topology is set in which access to the server from the external NW passes through a communication path with a large delay or a communication path with a small bandwidth, or the setting of the link is changed.
In other words, the throughput of packet transfer from a terminal connected to an external NW is reduced by inserting a delay or adjusting a band, so that a difference occurs in the estimated communication quality y i .

(最適化エンジンの実施例)
上記の最適化エンジン50はコンピュータとプログラムによっても実現でき、プログラムを記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。
図11は、システム100のブロック図を示している。システム100は、ネットワーク135へと接続されたコンピュータ105を含む。なお、システム100が通信システム301、コンピュータ105が最適化エンジン50に相当する。
(Example of optimization engine)
The optimization engine 50 described above can also be realized by a computer and a program, and the program can be recorded on a recording medium or provided through a network.
FIG. 11 shows a block diagram of system 100 . System 100 includes computer 105 connected to network 135 . The system 100 corresponds to the communication system 301 and the computer 105 to the optimization engine 50 .

ネットワーク135は、データ通信ネットワークである。ネットワーク135は、プライベートネットワーク又はパブリックネットワークであってよく、(a)例えば或る部屋をカバーするパーソナル・エリア・ネットワーク、(b)例えば或る建物をカバーするローカル・エリア・ネットワーク、(c)例えば或るキャンパスをカバーするキャンパス・エリア・ネットワーク、(d)例えば或る都市をカバーするメトロポリタン・エリア・ネットワーク、(e)例えば都市、地方、又は国家の境界をまたいでつながる領域をカバーするワイド・エリア・ネットワーク、又は(f)インターネット、のいずれか又はすべてを含むことができる。通信は、ネットワーク135を介して電子信号及び光信号によって行われる。なお、ネットワーク135がNW12や上位ネットワーク13に相当する。 Network 135 is a data communications network. Network 135 may be a private network or a public network, and may be (a) a personal area network covering, for example, a room; (b) a local area network covering, for example, a building; (d) a metropolitan area network covering, e.g., a city; (e) a wide area network covering, e.g. Any or all of an area network, or (f) the Internet. Communication is by electronic and optical signals through network 135 . Note that the network 135 corresponds to the NW 12 and the upper network 13 .

コンピュータ105は、プロセッサ110、及びプロセッサ110に接続されたメモリ115を含む。コンピュータ105が、本明細書においてはスタンドアロンのデバイスとして表されているが、そのように限定されるわけではなく、むしろ分散処理システムにおいて図示されていない他のデバイスへと接続されてよい。 Computer 105 includes a processor 110 and memory 115 coupled to processor 110 . Although computer 105 is represented herein as a stand-alone device, it is not so limited, but rather may be connected to other devices not shown in a distributed processing system.

プロセッサ110は、命令に応答し且つ命令を実行する論理回路で構成される電子デバイスである。 Processor 110 is an electronic device made up of logic circuitry that responds to and executes instructions.

メモリ115は、コンピュータプログラムがエンコードされた有形のコンピュータにとって読み取り可能な記憶媒体である。この点に関し、メモリ115は、プロセッサ110の動作を制御するためにプロセッサ110によって読み取り可能及び実行可能なデータ及び命令、すなわちプログラムコードを記憶する。メモリ115を、ランダムアクセスメモリ(RAM)、ハードドライブ、読み出し専用メモリ(ROM)、又はこれらの組み合わせにて実現することができる。メモリ115の構成要素の1つは、プログラムモジュール120である。 Memory 115 is a tangible computer-readable storage medium in which a computer program is encoded. In this regard, memory 115 stores data and instructions, or program code, readable and executable by processor 110 to control its operation. Memory 115 may be implemented in random access memory (RAM), hard drive, read only memory (ROM), or a combination thereof. One of the components of memory 115 is program module 120 .

プログラムモジュール120は、本明細書に記載のプロセスを実行するようにプロセッサ110を制御するための命令を含む。本明細書において、動作がコンピュータ105或いは方法又はプロセス若しくはその下位プロセスによって実行されると説明されるが、それらの動作は、実際にはプロセッサ110によって実行される。 Program modules 120 contain instructions for controlling processor 110 to perform the processes described herein. Although operations are described herein as being performed by computer 105 or a method or process or its subprocesses, those operations are actually performed by processor 110 .

用語「モジュール」は、本明細書において、スタンドアロンの構成要素又は複数の下位の構成要素からなる統合された構成のいずれかとして具現化され得る機能的動作を指して使用される。したがって、プログラムモジュール120は、単一のモジュールとして、或いは互いに協調して動作する複数のモジュールとして実現され得る。さらに、プログラムモジュール120は、本明細書において、メモリ115にインストールされ、したがってソフトウェアにて実現されるものとして説明されるが、ハードウェア(例えば、電子回路)、ファームウェア、ソフトウェア、又はこれらの組み合わせのいずれかにて実現することが可能である。 The term "module" is used herein to refer to a functional operation that can be embodied either as a stand-alone component or as an integrated composition of multiple subcomponents. Accordingly, program module 120 may be implemented as a single module or as multiple modules working in cooperation with each other. Further, although program modules 120 are described herein as being installed in memory 115 and thus being implemented in software, program modules 120 may be implemented in hardware (eg, electronic circuitry), firmware, software, or a combination thereof. Either of them can be realized.

プログラムモジュール120は、すでにメモリ115へとロードされているものとして示されているが、メモリ115へと後にロードされるように記憶装置140上に位置するように構成されてもよい。記憶装置140は、プログラムモジュール120を記憶する有形のコンピュータにとって読み取り可能な記憶媒体である。記憶装置140の例として、コンパクトディスク、磁気テープ、読み出し専用メモリ、光記憶媒体、ハードドライブ又は複数の並列なハードドライブで構成されるメモリユニット、並びにユニバーサル・シリアル・バス(USB)フラッシュドライブが挙げられる。あるいは、記憶装置140は、ランダムアクセスメモリ、或いは図示されていない遠隔のストレージシステムに位置し、且つネットワーク135を介してコンピュータ105へと接続される他の種類の電子記憶デバイスであってよい。 Program modules 120 , although shown already loaded into memory 115 , may be configured to be located on storage device 140 for later loading into memory 115 . Storage device 140 is a tangible computer-readable storage medium that stores program modules 120 . Examples of storage devices 140 include compact discs, magnetic tapes, read-only memory, optical storage media, hard drives or memory units consisting of multiple parallel hard drives, and universal serial bus (USB) flash drives. be done. Alternatively, storage device 140 may be random access memory or other type of electronic storage device located in a remote storage system, not shown, and connected to computer 105 via network 135 .

システム100は、本明細書においてまとめてデータソース150と称され、且つネットワーク135へと通信可能に接続されるデータソース150A及びデータソース150Bを更に含む。実際には、データソース150は、任意の数のデータソース、すなわち1つ以上のデータソースを含むことができる。データソース150は、体系化されていないデータを含み、ソーシャルメディアを含むことができる。 System 100 further includes data source 150 A and data source 150 B, collectively referred to herein as data source 150 and communicatively coupled to network 135 . In practice, data sources 150 may include any number of data sources, one or more. Data sources 150 contain unstructured data and can include social media.

システム100は、ユーザ101によって操作され、且つネットワーク135を介してコンピュータ105へと接続されるユーザデバイス130を更に含む。ユーザデバイス130として、ユーザ101が情報及びコマンドの選択をプロセッサ110へと伝えることを可能にするためのキーボード又は音声認識サブシステムなどの入力デバイスが挙げられる。ユーザデバイス130は、表示装置又はプリンタ或いは音声合成装置などの出力デバイスを更に含む。マウス、トラックボール、又はタッチ感応式画面などのカーソル制御部が、さらなる情報及びコマンドの選択をプロセッサ110へと伝えるために表示装置上でカーソルを操作することをユーザ101にとって可能にする。なお、ユーザデバイス130が端末11に相当する。 System 100 further includes user device 130 operated by user 101 and connected to computer 105 via network 135 . User device 130 includes input devices such as a keyboard or voice recognition subsystem for allowing user 101 to communicate information and command selections to processor 110 . User device 130 further includes an output device such as a display or printer or speech synthesizer. A cursor control, such as a mouse, trackball, or touch-sensitive screen, allows user 101 to manipulate a cursor on the display to convey further information and command selections to processor 110 . Note that the user device 130 corresponds to the terminal 11 .

プロセッサ110は、プログラムモジュール120の実行の結果122をユーザデバイス130へと出力する。あるいは、プロセッサ110は、出力を例えばデータベース又はメモリなどの記憶装置125へともたらすことができ、或いはネットワーク135を介して図示されていない遠隔のデバイスへともたらすことができる。 Processor 110 outputs results 122 of executing program modules 120 to user device 130 . Alternatively, processor 110 may provide output to storage 125, such as a database or memory, or via network 135 to a remote device not shown.

例えば、図7の動作を行うプログラムをプログラムモジュール120としてもよい。システム100を最適化エンジン50として動作させることができる。 For example, the program module 120 may be a program that performs the operation of FIG. System 100 may operate as optimization engine 50 .

用語「・・・を備える」又は「・・・を備えている」は、そこで述べられている特徴、完全体、工程、又は構成要素が存在することを指定しているが、1つ以上の他の特徴、完全体、工程、又は構成要素、或いはそれらのグループの存在を排除してはいないと、解釈されるべきである。用語「a」及び「an」は、不定冠詞であり、したがって、それを複数有する実施形態を排除するものではない。 The terms “comprising” or “comprising” specify that the feature, entity, step, or component recited therein is present, but one or more It should not be construed as excluding the presence of other features, integers, steps or components, or groups thereof. The terms "a" and "an" are indefinite articles and thus do not exclude embodiments having a plurality thereof.

(他の実施形態)
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。要するにこの発明は、上位実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。
(Other embodiments)
It should be noted that the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made without departing from the gist of the present invention. In short, the present invention is not limited to the high-level embodiments as they are, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the present invention at the implementation stage.

また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜な組み合わせにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合わせてもよい。 Moreover, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the above embodiments. For example, some components may be omitted from all components shown in the embodiments. Furthermore, constituent elements across different embodiments may be combined as appropriate.

11:端末
11a:端末情報通知部
11b:ネットワーク選択部
12:アクセスネットワーク(NW)
12a:端末選択部
12b:ネットワーク情報通知部
13:上位ネットワーク
20:インターネット
25:模擬されたサーバ
50:最適化エンジン
51:情報集約部
52:探索候補選択部
53:品質推定部
54:目的関数評価部
55:評価結果判断部
56:最適ネットワーク通知部
100:システム
101:ユーザ
105:コンピュータ
110:プロセッサ
115:メモリ
120:プログラムモジュール
122:結果
125:記憶装置
130:ユーザデバイス
135:ネットワーク
140:記憶装置
150:データソース
301、302:通信システム
11: Terminal 11a: Terminal information notification unit 11b: Network selection unit 12: Access network (NW)
12a: Terminal selection unit 12b: Network information notification unit 13: Upper network 20: Internet 25: Simulated server 50: Optimization engine 51: Information aggregation unit 52: Search candidate selection unit 53: Quality estimation unit 54: Objective function evaluation Unit 55: Evaluation result determination unit 56: Optimal network notification unit 100: System 101: User 105: Computer 110: Processor 115: Memory 120: Program module 122: Result 125: Storage device 130: User device 135: Network 140: Storage device 150: data source 301, 302: communication system

Claims (7)

通信システムの最適化エンジンであって、
前記通信システムは、複数の端末のそれぞれが複数のアクセスネットワークのいずれかを介して上位ネットワークに接続する構成であり、
前記最適化エンジンは、
前記アクセスネットワーク毎に通信品質情報とネットワーク特徴量、及び、前記端末毎にいずれの前記アクセスネットワークを利用可能かの利用可否情報を収集する情報集約部と、
前記利用可否情報に基づき、前記端末のそれぞれが接続する前記アクセスネットワークの候補である接続先候補を作成する候補選択部と、
前記通信品質情報に基づき、前記接続先候補についての通信品質を推定して推定通信品質とする品質推定部と、
前記ネットワーク特徴量と前記推定通信品質を予め設定された目的関数に代入して得た計算値に基づき、複数の前記端末と複数の前記アクセスネットワークとの接続組み合わせを前記目的関数に沿って動的に選択する判断部と、
を備えており、
アプリケーションと前記アクセスネットワークのうち前記アプリケーションを実現可能な特定アクセスネットワークとの対応関係がある場合、
前記品質推定部は、前記通信品質を推定するときに、前記端末が前記特定アクセスネットワークを介して前記アプリケーションを利用する場合と前記端末が他の前記アクセスネットワークを介して前記アプリケーションを利用する場合とで前記通信品質に差を生じさせる処理を行うことを特徴とする最適化エンジン。
An optimization engine for a communication system,
The communication system has a configuration in which each of a plurality of terminals is connected to an upper network via one of a plurality of access networks,
The optimization engine is
an information aggregating unit that collects communication quality information and network feature values for each of the access networks, and usability information indicating which of the access networks can be used for each of the terminals;
a candidate selection unit that creates connection destination candidates, which are candidates for the access network to which each of the terminals connects, based on the availability information;
a quality estimating unit that estimates the communication quality of the connection destination candidate based on the communication quality information and sets the communication quality as an estimated communication quality;
Based on a calculated value obtained by substituting the network feature quantity and the estimated communication quality into a preset objective function, connection combinations between the plurality of terminals and the plurality of access networks are dynamically determined according to the objective function. a determination unit that selects to
and
If there is a correspondence relationship between an application and a specific access network that can implement the application among the access networks,
When estimating the communication quality, the quality estimating unit determines whether the terminal uses the application via the specific access network or when the terminal uses the application via another access network. , an optimization engine characterized by performing processing that causes a difference in the communication quality.
前記判断部は、前記目的関数を最大値又は最小値とする前記接続先候補を適接続先とすることを特徴とする請求項1に記載の最適化エンジン。 2. The optimization engine according to claim 1, wherein the determination unit determines the connection destination candidate having the maximum value or the minimum value of the objective function as the optimum connection destination. 前記端末と前記アクセスネットワークとの接続が前記最適接続先となるようにそれぞれの前記端末と前記アクセスネットワークの少なくとも一方に接続指令を出力する通知部をさらに備えることを特徴とする請求項に記載の最適化エンジン。 3. The apparatus according to claim 2 , further comprising a notification unit that outputs a connection command to at least one of the terminal and the access network so that connection between the terminal and the access network becomes the optimum connection destination. optimization engine. 通信システムの最適化方法であって、
前記通信システムは、複数の端末のそれぞれが複数のアクセスネットワークのいずれかを介して上位ネットワークに接続する構成であり、
前記最適化方法は、
前記アクセスネットワーク毎に通信品質情報とネットワーク特徴量、及び、前記端末毎にいずれの前記アクセスネットワークを利用可能かの利用可否情報を収集することと、
前記利用可否情報に基づき、前記端末のそれぞれが接続する前記アクセスネットワークの候補である接続先候補を作成することと、
前記通信品質情報に基づき、前記接続先候補についての通信品質を推定して推定通信品質とすることと、
前記ネットワーク特徴量と前記推定通信品質を予め設定された目的関数に代入して得た計算値に基づき、複数の前記端末と複数の前記アクセスネットワークとの接続組み合わせを前記目的関数に沿って動的に選択することと、
を行っており、
アプリケーションと前記アクセスネットワークのうち前記アプリケーションを実現可能な特定アクセスネットワークとの対応関係がある場合、
前記通信品質を推定するときに、前記端末が前記特定アクセスネットワークを介して前記アプリケーションを利用する場合と前記端末が他の前記アクセスネットワークを介して前記アプリケーションを利用する場合とで前記通信品質に差を生じさせる処理を行うことを特徴とする最適化方法。
A method of optimizing a communication system, comprising:
The communication system has a configuration in which each of a plurality of terminals is connected to an upper network via one of a plurality of access networks,
The optimization method includes:
Collecting communication quality information and network feature values for each of the access networks, and usability information indicating which of the access networks can be used for each of the terminals;
creating connection destination candidates, which are candidates for the access network to which each of the terminals connects, based on the usability information;
estimating the communication quality of the connection destination candidate based on the communication quality information as an estimated communication quality;
Based on a calculated value obtained by substituting the network feature quantity and the estimated communication quality into a preset objective function, connection combinations between the plurality of terminals and the plurality of access networks are dynamically determined according to the objective function. and selecting to
is doing
If there is a correspondence relationship between an application and a specific access network that can implement the application among the access networks,
When estimating the communication quality, there is a difference in the communication quality between when the terminal uses the application via the specific access network and when the terminal uses the application via another access network. An optimization method characterized by performing processing that causes
前記目的関数を最大値又は最小値とする前記接続先候補を適接続先とすることを特徴とする請求項4に記載の最適化方法。 5. The optimization method according to claim 4, wherein the connection destination candidate having the maximum value or the minimum value of the objective function is determined as the optimum connection destination. 前記端末と前記アクセスネットワークとの接続が前記最適接続先となるようにそれぞれの前記端末と前記アクセスネットワークの少なくとも一方に接続指令を出力すること、をさらに行うことを特徴とする請求項に記載の最適化方法。 6. The method according to claim 5 , further comprising: outputting a connection command to at least one of said terminal and said access network so that connection between said terminal and said access network becomes said optimum connection destination. optimization method. 請求項1から3のいずれかに記載の最適化エンジンとしてコンピュータを機能させるためのプログラム。 A program for causing a computer to function as the optimization engine according to any one of claims 1 to 3.
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